pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

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环境要求

Linux(ubuntu 16.04)python
python3.5linux
Nvidia GPU 1080c++
Cuda8.0git
Cudnn6.0github
pytorch搭建比较简单，看这个博客web

安装

Install PyTorch 0.4, torchvision, and other dependencies from http://pytorch.org
安装 visdom and dominate.

pip install visdom dominate

如下命令安装全部的依赖

pip install -r requirements.txt

下载库

git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
cd pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

conda能够用如下命令进行安装环境依赖

./scripts/conda_deps.sh

Train

用已有数据集训练

用下载脚本进行下载maps数据集：

bash ./datasets/download_cyclegan_dataset.sh maps

Train a model:

#!./scripts/train_cyclegan.sh
python train.py --dataroot ./datasets/maps --name maps_cyclegan --model cycle_gan

查看训练结果以及loss

运行python -m visdom.server并单击URL http：// localhost：8097(端口号能够经过-p来指定)。要查看更多中间结果，请查看./checkpoints/maps_cyclegan/web/index.htmlubuntu

Test

测试模型：

＃！./scripts/test_cyclegan.sh 
python test.py --dataroot ./datasets/maps --name maps_cyclegan --model cycle_gan

测试结果将保存到html文件中：./results/maps_cyclegan/latest_test/index.html。浏览器

预训练模型

--model test仅用于为一侧生成CycleGAN的结果。python test.py --model cycle_gan将须要在两个方向上加载和生成结果，这有时是没必要要的。结果将保存在./results/。使用--results_dir {directory_path_to_save_result}指定的结果目录。bash
若是您想将预先训练的模型应用于输入图像集合（而不是图像对），请使用--dataset_mode single和--model test选项。这是一个将模型应用于Facade标签贴图（存储在目录中facades/testB）的脚本。
```
#!./scripts/test_single.sh
python test.py --dataroot ./datasets/facades/testB/ --name {your_trained_model_name} --model test
```

训练与测试本身的数据集

训练本身的数据集须要在数据集文件夹下建立两个文件夹trainA 和trainB,这两个文件夹包含的图片是来自于A和B两个域。

你能够在你的训练设定设定测试模型--phase train在test.py。您还能够建立子目录testA和testB，若是你有测试数据。

打开visdom服务器

source activate pytorch
pip install visdom dominate
python -m visdom.server 
# 若是端口冲突，则用-p进行端口的指定

训练

source activate pytorch 
python train.py --dataroot ./datasets/cow2 --name cow2_cyclegan --model cycle_gan

遇到的问题

来自：@luyue 出现的问题： ①导入torch出错是anaconda的问题，解决办法 cp /usr/lib/x86_64-linux-qnu/libgomp.so.1 /home/learner/anaconda3/lib/libgomp.so.1

cp /usr/lib/x86_64-linux-qnu/libstdc++.so.6 /home/learner/anaconda3/lib/libstdc++.so.6

②可视化界面 python -m visdom.server出错（安装使用visdom）其实还能够用 python -m visdom.server -p 8097 最开始打不开，是因为google没有链接上网链接网络后打开空白，而后打开另一个命令行运行本身的py文件而后返回浏览器能够看到可视化界面

Reference

Github地址

参考博客

数据集制做参考

CycleGAN 配置及其实现